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NLP-Papenoten

Lesen von NLP-bezogenen Papieren bei Arbeit, Zusammenfassung und Gedanken. Hauptfach in Maschinenlesung (MRC), Fragenbeantwortung (QA), Multi-Dokument-MRC, Information Retriever (IR) und Ranking.

Grundkonzepte

LSA , Referenzen in Wikipedia, eine Einführung in die latente semantische Analyse, Indexierung durch latente semantische Analyse, CUHK Latent Semantic Indexing (LSI) Ein Beispiel, CUHK PPT, Stanford NLP IR-Book latent-semantische Indexing.
LDA , Referenzen in Wikipedia, LDA -Themenmodellierung: Eine Erklärung, Themenmodellierung und latente Dirichlet -Zuordnung (LDA) in Python, Papierlatent -Dirichlet -Zuweisung, Ihr Leitfaden zur latenten Dirichlet -Zuweisung, Themenmodellierung mit Latent Dirichlet -Zuordnung (LDA) und Gibbs -Sampling, die erläutert wurden!
SVD , Referenzen in Wikipedia,

Sprachmodell

Besuchen Sie Tomas Mikolov Google Scholar, um verwandte Papiere zu erhalten.

Andere Papiere Liste:

Ein neuronales probabilistisches Sprachmodell

Modelle im Bert-Stil, Zusammenfassung PPT.

Bert
Xlnet
Structbert
Spanbert
Simg
Roberta
Albert

MRC & QA

Zusammenfassung ppt.

ACL 2019

Re3qa
Rankqa

Wissensdestillation (KD)

KD ähnelt der Etikett -Glättung, Einführung von KD aus den folgenden Blogs:

Destiller des neuronalen Netzwerks
Kleiner, schneller, billiger, leichter: Einführung von Distilbert, eine destillierte Version von Bert
Tippen Sie mit neuronalen Netzen - Wissensdestillation
Wissensdestillation